公开(公告)号：CN117319170A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202210708285.9

申请日：2022-06-22

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张月霞 ,  洪钖

IPC: H04L41/044 ,  H04L41/0823 ,  H04L41/14 ,  H04W28/02

Abstract: 本发明提出了一种灾区通信网络多层信息传播模型，该模型包括以下步骤：设计一个灾区通信网络多层信息传播模型，得到模型中信息传播的平衡状态，证明节点密度、节点通信范围等参数对信息传播平衡状态的影响。提出基于一种灾区通信网络多层信息传播模型的干扰优化问题，利用凸优化技术最小化网络部署成本，得到最优的节点密度和节点通信范围，有效避免网络干扰。在不同环境下实验验证所提出模型的有效性，仿真结果表明，本发明提出的灾区通信网络多层信息传播模型能够描述灾区通信网络节点之间的信息传播过程，同时考虑到环境对网络的干扰，以及救援节点部署和通信的成本，为灾区通信网络提供参数优化。

公开(公告)号：CN118041871A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202211373995.7

申请日：2022-11-08

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张月霞 ,  洪钖

IPC: H04L47/2483 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了基于深度学习的6G无线业务识别方法，该方法包括以下步骤：将流量数据进行截断、补零等规范化处理，以字节为单位，把流量数据处理为统一规格的灰度图后作为业务识别网络的输入。提出一种基于注意力机制的6G无线业务识别胶囊网络，该网络以胶囊网络为主体，有效避免了池化操作导致的特征模糊化，将大量的细粒度特征保留到最后的输出层中。利用注意力机制将卷积提取到的特征在空间和通道上进行加权细化，以突出不同流量特征间的细粒度差异，使得业务识别的准确率得到提升。在不同环境下实验验证所提出分类网络的有效性，仿真结果表明，与传统卷积神经网络相比，本发明提出的基于注意力机制的6G无线业务识别胶囊网络可以实现更好的分类性能。